پاورپوینت کاروفنآوری نهم ( پودمان الگوریتم )

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت کاروفنآوری نهم ( پودمان الگوریتم ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینتی زیبا و جذاب در 41 اسلاید قابل ویرایش

بهینه سازی عملکرد مخزن سد لتیان با استفاده از الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از یاری فایل بهینه سازی عملکرد مخزن سد لتیان با استفاده از الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

  |  مقاله با عنوان: بهینه سازی عملکرد مخزن سد لتیان با استفاده از الگوریتم ژنتیک

  |  نویسندگان: مهدی اژدری مقدم ، وحید کامرانی پونل ، توحید رهگشای

  |  محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94

  |  فرمت فایل: PDF و شامل 8 صفحه می باشد.

چکیــــده:

روش الگوریتم ژنتیک کمتر در حوضه مدیریت منابع آب مورد استفاده قرار گرفته است در حالیکه به دلیل سرعت عمل و قدرت محاسباتی بالا، روش مناسبی جهت بهینه سازی عملکرد مخزن سد می باشد. این مقاله قصد دارد با در نظر گرفتن برنامه ریزی پنج ساله و بازه های زمانی یک ماهه، این الگوریتم را برای مدیریت مخزن سد لتیان استفاده نماید. کل دستورات اجرای الگوریتم بصورت یک M فایل آماده گردید و نتایج رضایت بخشی حاصل شد، زیرا نیازهای آبی پایین دست با درصد بالایی تامین و از اتلاف آب هم جلوگیری شده است. در این مطالعه اندازه جمعیت برابر 300 با محدوده اولیه 1-0، انتخاب یکنواخت احتمالی، ترکیب به روش پراکندگی، احتمال ترکیب برابر 0.75 و احتمال جهش برابر 0.07 انتخاب شدند.

نتایج این تحقیق نشان می دهد  که هر چه مسائل پیچیده تر و حجیم تر باشند، کارایی الگوریتم زنتیک بیشتر بوده و در مقایسه با بسیاری از مدل های بهینه سازی نتایج بهتری را به  همراه دارد.

تحقیق درمورد الگوریتم 20 ص

اختصاصی از یاری فایل تحقیق درمورد الگوریتم 20 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 25

الگوریتم

هر برنامه، می بایست دارای یک طرح و یا الگو  بوده تا برنامه نویس بر اساس آن عملیات خود را دنبال نماید.از دیدگاه برنامه نویسان ، هر برنامه نیازمند یک الگوریتم است . بعبارت ساده ، الگوریتم ، بیانه ای روشمند بمنظور حل یک مسئله بخصوص است . از منظر برنامه نویسان ،الگوریتم بمنزله یک طرح کلی و یا مجموعه دستورالعمل هائی است که با دنبال نمودن آنان ، برنامه ای  تولید می گردد.

الگوریتم های میکرو در مقابل ماکرو

الگوریتم ها دارای ویژگی های متفاوتی می باشند . ما می توانیم در رابطه با  الگوریتم  استفاده شده  به منظور نوشتن یک برنامه مشخص صحبت نمائیم . از این زاویه  ، ما  صرفا" در رابطه با الگوریتم  در سطح ماکرو(macro level)  ، صحبت نموده ایم . در چنین مواردی ، الگوریتم ارائه شده ، سعی در بدست آوردن جنبه های عمومی برنامه از طریق یک مرور کلی به برنامه در مقابل درگیر شدن در جزئیات را  دارد.ما می توانیم در رابطه با الگوریتم ها ، از سطح "میکرو" صحبت نمائیم . از این زاویه ، به سطوح پایین تر رفته و به عوامل اساسی ونگهدارنده ای  که یک جنبه خاص از برنامه را با  یکدیگر مرتبط می نماید، صحبت کرد.  مثلا" در صورتیکه شما دارای داده هائی هستید که می بایست قبل از استفاده  مرتب گردند ،الگوریتم های مرتب سازی متعددی در این زمینه وجود داشته و  می توان یکی از آنها را بمنظور تامین اهداف مورد نظر خود انتخاب نمود. انتخاب یک الگوریتم مرتب سازی  ، صرفا" باعث حل شدن یکی از جنبه های متفاوت برنامه می گردد . پس از مرتب سازی داده ها ،می بایست از یک الگوریتم میکرو دیگر بمنظور نمایش  داده  ها ی مرتب شده استفاده  گردد .

همانگونه که احتمالا" حدس زده اید ، ما می توانیم تمام الگوریتم های میکرو را بمنظور ایجاد یک الگوریتم ماکرو ، جمع آوری نمائیم . اگر ما با الگوریتم های میکرو ، آغاز نمائیم ، و حرکت خود را بسمت نمایش ماکروی یک برنامه ، پیش ببریم ، کاری را انجام داده ایم که موسوم به طراحی " پایین به بالا" (buttom-up)  ، است . اگر ما فعالیت خود را با یک الگوریتم ماکرو آعاز و حرکت خود را بسمت پائین و الگوریتم های میکرو ، ادامه دهیم ، طراحی از نوع " بالا به پایین " (top-down)  را انجام داده ایم .

شاید این سوال مطرح گردد که  کدام روش بهتر است ؟ اگر شما تمام مقالاتی را که تاکنون در این زمینه نوشته شده اند را  دنبال نمائید ، هرگز به یک نتیجه قابل قبول دست نخواهید یافت . هر رویکرد، دارای نکات مثبت و منفی مربوط به خود است . صرفنظر از رویکرد طراحی استفاده شده ، می بایست دارای الگوئی (طرحی) مناسب برای برنامه باشیم .حداقل، نیازمند یک اعلامیه از مسئله برنامه نویسی و یک طرح ( الگو) برای برخورد با مسئله ، خواهیم بود . پس از شناخت مسئله ، می توان  نحوه حل مسئله را  ترسیم کرد.  شناخت عمیق و مناسب نسبت به  مسئله ای که قصد حل آن را داریم ، شرط اساسی و ضروری برای طراحی یک برنامه است .با توجه به اینکه این اعتقاد وجود دارد که شناخت جامع و کلی از مسئله ای که حل آن را داریم ، بخشی ضروری در اولین مرحله برنامه نویسی است ، ما در ادامه از رویکرد "بالا - پایین "، تبعیـت می نمائیم . فراموش نکنیم که  رویکرد فوق ، امکان مشاهده مجازی از هر مسئله برنامه نویسی را فراهم خواهد نمود.

مراحل پنج گانه

هر برنامه را صرفنظر از میزان پیچیدگی آن ، می توان  به  پنج مرحله اساسی تجزیه کرد :

دانلود رنگ آمیزی گراف با الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از یاری فایل دانلود رنگ آمیزی گراف با الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پایان نامه :  رنگ آمیزی گراف با الگوریتم ژنتیک ‎

شرح مختصر :  مساله بهینه سازی رنگ آمیزی گراف تعیین حداقل تعداد رنگهای مورد نظر برای رنگ آمیزی گرافی معین است به گونه ای که هیچ دو راس مجاور هم رنگ نباشند و این عدد مورد نظر را عدد کروماتیک گراف می گوئیم . مساله تصمیم گیری رنگ آمیزی گراف ان است که برای یک عدد صحیح m تعیین کنیم که آیا رنگ آمیزی وجود دارد که حداکثر از این m رنگ استفاده کرده و هیچ دو راس مجاوری هم رنگ نباشند. تا امروز برای حالتهای تصمیم گیری و بهینه سازی فوق الگوریتمی از مرتبه چند جمله ای پیدا نشده است . در اینجا سعی شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک راه حل های بهینه ای را برای این مسئله ارائه دهیم.

 فهرست :

الگوریتم ژنتیک و الگوریتم هیورستیک

مقدمه ای بر بهینه سازی

الگوریتم های مینیمم یابنده

هیورستیک

انواع الگوریتم های هیورستیک

الگوریتم ژنتیک

فضای جستجو

مفاهیم پایه ای در الگوریتم ژنتیک

کد گذاری دودویی

کدگذاری جهشی

کدگذاری ارزشی

کدگذاری درختی

جمعیت ژنتیکی

تاریع برازندگی

عملگر ترکیب یا جابجایی

ترکیب چند نقطه ای

ترکیب یکنواخت

ترکیب نگاشت جزئی

ترکیب مرتب شده

ترکیب چرخشی

عملگر جهش

روش وارون سازی

روش ژن جزئی

روش درجی

روش درهم آمیخته

روش چرخ رولت

روش رتبه بندی

عملگر ترمیم

نخبه کشی

مراحل اجرای الگوریتم ژنتیک

همگرایی در الگوریتم ژنتیک

روش برش کروموزوم

نحوه جهش ژنتیک

 

پاورپوینت درباره ارائه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش نوبت ژنتیکی

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت درباره ارائه روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش نوبت ژنتیکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلایدها 54 اسلاید

چکیده :

زمانبندی CPU باید بیطرف حفظ شود و از فرایند هایی که هرگز CPU حاصل نمیشود جلوگیری شود. سیستم عاملهای جدید دوره با عملکرد چند وظیفه ای در محیط عملیاتی کامپیوتر روبرو میشود. اگر زمانبندی CPU کارامد باشد, محاسبات زیادی میتوانست بدرستی انجام شود و سیستم میتواند پایداری را حفظ کند. یک معیار  که باید بوسیله ی الگوریتم زمانبندی بدست آورده شود، بحداقل رساندن میانگین زمان انتظار برای مجموعه ای از فرایندها در بدست آوردن تخصیص CPU ست.

روشهای مختلفی برای زمانبندی CPU وجود دارد؛ یکی از آنها گردش بنوبت است. گردش بنوبت، کوانتوم را فراهم میکند که  برای هر یک از فرایندها مشابه  است. با این حال هیچ استاندارد مشخصی برای کوانتوم وجود ندارد. ناچارا اگر کوانتومی بسیار زیاد باشد، پاسخ / زمان انتظاربرای هر فرایند میتواند زیاد باشد و در غیر اینصورت افزایش رو به به بالا CPU  برای تعویض بستر وجود دارد.

این پژوهش به بهبود عملکرد الگوریتم گردش بنوبت مربوط است. روشمان اینست که گردش بنوبت را با الگوریتم ژنتیک ترکیب میکنیم. در این روش فردی, کوانتوم است که برای بدست آوردن بهترین کوانتوم تکرار میشود که حداقل میانگین زمان انتظار را تولید میکند.عدد صحیح را برای نشان دادن کروموزومی با طول سه بکار میبریم.علاوه بر این روش چرخ رولت را برای انتخاب والدین و روش جایگزینی حالت پایدار را برای انتخاب بقا استفاده میکنیم.با استفاده از یک نقطه ی متقاطع و جهش تلنگری ,این روش میتواند بهتر از میانگین زمان انتظار نسبت به آن که در منابع بکار رفته یافت میشود,نتیجه میدهد.